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来聊聊图像算法

在图像几何变换时,无法给有些像素点直接赋值,例如,将图像放大两倍,必然会多出一些无法被直接映射的像素点,对于这些像素点,通过决定它们的。于是,产生了图像算法。 ? 图像算法分类 ?...,LMMSE)、软判决自适应(Soft-decision adaptive interpolation interpolation,SAI),提出的边缘对比度引导的图像(Contrast-guideed...最新发展的话有基于决策树,深度学习,字典学习的图像算法。 线性算法 线性算法常用有五种,在OpenCV中设置可以通过相关参数很方便地进行设置。 ?...非线性算法 非线性算法主要有两大类,基于小波变换的算法,基于边缘信息的算法。...隐式边缘算法中的CGI算法 CGI又叫边缘对比度引导的图像(Contrast-guideed image interpolation) ?

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图像算法及其实现

图像缩放算法往往基于实现,常见的图像算法包括最近邻(Nearest-neighbor)、双线性(Bilinear)、双立方(bicubic)、lanczos、方向(Edge-directed...interpolation)、example-based、深度学习等算法。...本篇文章,我们介绍Nearest-neighbor和Bilinear的原理及C实现。 算法原理如下: ? 1....Bilinear 双线性使用周围4个点值得到输出,双线性,是指在xy方法上,都是基于线性距离来的。 如图1,目标图像中的一点对应到源图像中点P(x,y),我们先在x方向: ?...然后,进行y方向: ? 可以验证,先进行y方向再进行x方向,结果也是一样的。值得一提的是,双线性在单个方向上是线性的,但对整幅图像来说是非线性的。 3.

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图像算法和OpenCV框架

1 算法理论介绍与推荐 1.1 最近邻算法原理 最近邻,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到最相邻的整数点,作为后的输出。 ?...(image-3eee7e-1587461219520)] 1.2 双线性   在讲双线性之前先看以一下线性,线性多项式为: ? ? ?   ...双线性就是线性在二维时的推广,在两个方向上做三次线性,具体操作如下图所示: ?   令 ? 为两个变量的函数,其在单位正方形顶点的已知。假设我们希望通过值得到正方形内任意点的函数值。...如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置,则其灰度就按插算法在4个输出象素之间进行分配。称为向前映射法,或象素移交影射。...1.5倍放大,最近邻 ? 1.5倍放大,双线性 ? 3 参考链接 -OpenCV框架与图像算法

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matlab 出错,MATLAB问题

若F(x)为多项式,称为多项式(或代数) ;常用的代数方法有:拉格朗日,牛顿。...特别地: (1)已知两个节点时,得线性多项式: (2)已知三个节点时,得抛物多项式: (3)已知n+1个节点时,可得n次拉格朗日多项式。...关于代数: 可以看出,当节点较多时,多项式的次数增高,函数出现振荡,精度变低。因此,为了保证精度,在节点较多时,一般采用分段,但这样在分段点光滑性较差。...Matlab采用的多项式都是分段法。从图形还可以看出,对解析函数,精度高;对有奇点的函数,精度低。多项式对靠近区间中点的部分插精度高,远离中点部分精度低。...Method:(1)nearest 最邻近,(2)linear 双线性,(3)cubic双三次,默认为双线性

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图像

) for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods): ax.imshow(im,interpolation=interp_method)#图像...ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法:图像是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程...图像常见的算法可以分为两类:自适应和非自适应,如最近邻,双线性,双平方,双立方以及其他高阶方法等,应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理...plt.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation) X表示图像数据 cmap表示将标量数据映射到色彩图 aspect表示控制轴的纵横比 interpolation表示方法

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numpy

一、接口 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 其中,第一个参数是输入数组; 第二个参数是需要pad的,参数输入方式为:((before_1, after_1),..., after_N)),其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值; 第三个参数是pad模式 ‘constant’——表示连续填充相同的,...每个轴可以分别指定填充值,constant_values=(x, y)时前面用x填充,后面用y填充,缺省填充0 ‘edge’——表示用边缘填充 ‘linear_ramp’——表示用边缘递减的方式填充...‘maximum’——表示最大填充 ‘mean’——表示均值填充 ‘median’——表示中位数填充 ‘minimum’——表示最小填充 ‘reflect’——表示对称填充 ‘symmetric...’——表示对称填充 ‘wrap’——表示用原数组后面的填充前面,前面的填充后面 参考:https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663

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最近邻、双线性、双三次

67 44 12 12 89 65 63 63 89 65 63 63 这种放大图像的方法叫做最临近算法...,这是一种最基本、最简单的图像缩放算法,效果也是最不好的,放大后的图像有很严重的马赛克,缩小后的图像有很严重的失真;效果不好的根源就是其简单的最临近方法引入了严重的图像失真,比如,当由目标图的坐标反推得到的源图的的坐标是一个浮点数的时候...双线型内插算法就是一种比较好的图像缩放算法,它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素来共同决定目标图中的一个像素,因此缩放效果比简单的最邻近要好很多。...2)一般性 如上图,已知Q12,Q22,Q11,Q21,但是要的点为P点,这就要用双线性值了,首先在x轴方向上,对R1和R2两个点进行,这个很简单,然后根据R1和R2对P点进行,这就是所谓的双线性...首先在 x 方向进行线性,得到: 然后在 y 方向进行线性,得到: 也即点P处像素: 3.双三次 假设源图像A大小为m*n,缩放K倍后的目标图像B的大小为M*N,即K=M/m。

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Wellner 自适应阈值二算法

图 5 从光照不均匀的纸张图像中产生较好的二化图像需要一种自适应的阈值算法。这个技术根据每个像素的背景亮度来改变阈值。下面的讨论都配以图5先显示新算法的效果。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....然后,每个像素点的阈值根据相邻的块的阈值进行获得。图6是用该算法对图5进行处理的结果。 ?                            ...图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂,因此需要更多的运行时间。

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查找

概要 1.查找算法类似于二分查找,不同的是查找每次从自适应mid处开始查。 2.将这般查找中的求mid索引的公式,low表示左边索引,high表示右边索引。...对应前面的代码公式: int mid = left + (right - left) * (findval - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]) 4.举例说明查找算法...1-100的数组 已有数组arr=[1,2,3....,100]; 假如我们需要查找的为1 使用二分查找的话,我们需要多次递归,才能1 使用查找算法 int mid = left + (right...对于数据量较大,关键字分部比较均匀的查找表来说,采用查找,速度较快。 关键子分布不均匀的情况下,该方法不一定比折半查找要好。...代码 public class InsertValueSearch { /// /// 查找算法(需要数组是有序的)

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数据结构与算法查找

查找算法 1.查找算法类似于二分查找,不同的就是查找每次从自适应mid处开始查找,例如我们要从{1,8,10,89,1000,1024}找1这个数,那我们就会从前边开始找,查找就是应用这种原理...索引的公式,low表示左边索引,high表示右边索引 int midIndex=low+(high-low)*(key-arr[low])/(arr[high]-arr[low]); 代码实现 /** * 查找算法...System.out.println(i); // System.out.println(Arrays.toString(arr)); } /** * 查找算法...//找到返回mid下标 return mid; } } } 输出 99 查找注意事项: 1.对于数据量较大,关键字分布比较均匀的查找表来说...,采用查找,速度较快 2.关键字分布不均匀的情况(数据跳跃很大)下该方法不一定比折半方法好

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Python实现所有算法-牛顿前向

-牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 今天的算法,细分是牛顿。...关于可能大家听到最多的就是图像,比如100元的摄像头有4K的分辨率???其实这里就是使用的算法,通过已经有的数据再生成一些,相当于提升了数据的量。...左边是原有的信息,右边是通过算法生成的新数据 就像这样 在上图中,出现的算法是最近邻算法,也称为近端,是一维或多维空中多元的一种简单方法。...是通过已知的离散数据点在一定范围内寻找新数据点的过程或方法。最近邻算法选择最接近数据点的,完全不考虑其他相邻点的,从而生成一个分段常数作为数据点的。...线性的算法是双线插是二维坐标系下线性的扩展,用于二元函数。它的核心思想是在两个方向上执行一次线性。 关于这里的图像算法我不想说什么,等之后我会补上。

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【图像处理】详解 最近邻、线性、双线性、双三次「建议收藏」

其函数图像如下所示: ---- 三、比较与总结 ---- 算法常用于对图像进行缩放处理。...双线性 法效果要好于最近邻,只是计算量稍大一些,算法复杂些,程序运行时间也稍长些,但缩放后图像质量高,基本克服了最近邻灰度不连续的特点,因为它考虑了待测采样点周围四个直接邻点对该采样点的相关性影响...用此方法缩放后的输出图像与输入图像相比, 仍然存在由于函数设计考虑不周而产生的图像质量受损与计算精度不高的问题。 双三次 法计算量最大,算法也是最为复杂的。...,LMMSE)、软判决自适应 (Soft-decision adaptive interpolation interpolation, SAI),边缘对比度引导图像 (Contrast-guided...此外,还有更后来发展的诸如基于 决策树、字典学习、深度学习 等的图像算法

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